python 返回df所在位置

在Python中，可以使用df.index属性来返回DataFrame df的位置。df.index属性返回一个Index对象，该对象包含了df的索引标签，表示各行的位置。Index对象是一个类似于数组的数据结构，其中每个元素对应着df中相应行的位置。

以下是一个示例代码，展示如何返回df的位置：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 返回df的位置
position = df.index

# 打印位置
print(position)

运行以上代码，会输出类似于以下结果：

RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)

结果中的RangeIndex对象表示了df的位置范围，例如从0到3（不包括3），步长为1，即位置0、1和2。

因此，在Python中，使用df.index可以方便地返回DataFrame df的位置。

相关问题

python df 中如有类似“日期：”的值，删除所在行

在Python中，可以使用pandas库来处理DataFrame。如果你想删除包含特定值（如“日期：”）的行，你可以使用`str.contains()`方法来检查列中的字符串是否包含该值，然后使用布尔索引来过滤掉这些行。

以下是一个简单的示例代码，展示如何删除包含“日期：”的行：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Column1': ['日期：2021-01-01', '数据1', '数据2'],
        'Column2': ['数据A', '日期：2021-01-02', '数据C']}
df = pd.DataFrame(data)

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 删除包含"日期："的行
df = df[~df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('日期：').any(), axis=1)]

# 打印修改后的DataFrame
print("\n修改后的DataFrame:")
print(df)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含两列的DataFrame。然后，我们使用`apply()`函数结合`lambda`表达式和`str.contains()`方法来检查每一行是否包含字符串“日期：”。如果包含，则返回True；否则返回False。通过取反操作`~`，我们得到一个布尔序列，表示哪些行不包含“日期：”。最后，我们使用这个布尔序列来过滤DataFrame，从而删除包含“日期：”的行。

python 返回excel某元素的行列值

可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件，并且可以方便地获取某个元素的行列值。以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 查找元素的行列值
row_index, col_index = df.index[df['列名'] == '元素值'][0], df.columns.get_loc('列名')

print('元素值所在位置：行 {}, 列 {}'.format(row_index+1, col_index+1))

其中，`example.xlsx` 是你要读取的 Excel 文件名，`列名` 是要查找的元素所在的列的列名。该代码会输出元素值所在位置的行列值，其中行索引和列索引都是从 0 开始的，因此需要加 1 才是实际的行列值。